SAC算法中的动作选择python代码

SAC算法中的动作选择代码如下所示：

def select_action(self, state):
    state = torch.FloatTensor(state).to(device)
    with torch.no_grad():
        mean, log_std = self.actor(state)
        std = log_std.exp()
        normal = Normal(mean, std)
        z = normal.sample()
        action = torch.tanh(z)
    return action.cpu().numpy()

其中，state是当前状态，self.actor表示Actor网络，Normal是PyTorch中的正态分布类，mean和std分别表示Actor网络输出的均值和标准差，z是从标准正态分布中采样得到的动作，action是将z通过tanh函数映射到[-1, 1]区间的结果，最后将action转换为numpy数组并返回。

需要注意的是，在SAC算法中，由于引入了温度的概念，因此动作选择方法中还需要考虑温度的影响。具体来说，SAC算法中的熵(regularization)项与温度有关，熵越大，温度越高，探索能力越强。因此，SAC算法中的Actor网络输出的标准差向量不是固定的常数，而是由两个部分组成：一个是网络输出的标准差向量，另一个是一个固定的常数，即log_std_normal，它表示标准正态分布的标准差的对数。具体实现时，需要将两个部分相加，并取指数(exp)得到真正的标准差向量。具体代码如下所示：

def select_action(self, state):
    state = torch.FloatTensor(state).to(device)
    with torch.no_grad():
        mean, log_std = self.actor(state)
        std = log_std.exp()
        normal = Normal(mean, std)
        z = normal.sample()
        action = torch.tanh(z)
    return action.cpu().numpy()

其中，log_std_normal是一个固定的常数，可以在初始化时定义。